# 导入必要的库
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel文件（不修改原始文件）
data = pd.read_excel('d:\\Users\\Administrator\\Desktop\\git\\数据\\FhjlViewDD.xlsx')

# 检查数据列名
print("可用列名:", data.columns.tolist())

# 使用实际存在的列名
date_col = '创建时间'
fright_col = '净重'

if date_col in data.columns and fright_col in data.columns:
    # 转换日期列
    data[date_col] = pd.to_datetime(data[date_col])
    
    # 筛选6月数据
    june_data = data[data[date_col].dt.month == 6]
    
    # 按日统计并保留完整日期
    daily_stats = june_data.groupby(june_data[date_col].dt.date)[fright_col].sum()
    
    # 绘制柱状图
    plt.figure(figsize=(12, 6))
    ax = daily_stats.plot(kind='bar')
    
    # 设置中文字体显示
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 使用黑体
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号显示问题
    
    plt.title('6月每日矿粉货运量趋势（吨）', fontsize=14)
    plt.xlabel('日期', fontsize=12)
    plt.ylabel('货运量（吨）', fontsize=12)
    
    # 设置x轴标签为完整日期格式
    ax.set_xticklabels([d.strftime('%Y-%m-%d') for d in daily_stats.index], rotation=45, ha='right')
    
    # 保存图表
    plt.savefig('daily_mineral_powder_trend.png')
    plt.show()
else:
    print("错误：数据中未找到矿粉货运量专用列，将使用'净重'作为替代指标")
    print("可用列名:", data.columns.tolist())